변수 (variable)와 측정 (measurement)

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1 변수 (variable)와 측정 (measurement)
논문을 위한 통계 변수 (variable)와 측정 (measurement) 하성욱 한성대학교 대학원

2 변수 I 변수 (variable) 측정 (measurement)
연구하는 구성개념 (construct)이나 속성 (attribute) 상수 (constant)가 아닌 변화하는 값 c.f. 변인 측정 (measurement) 어떤 대상의 속성에 숫자를 부여하는 과정

3 변수 II 개념적 정의와 조작적 정의 개념 (concept) 개념적 정의 (conceptual definition)
특수한 현상들이 갖는 특징들을 일반화 시켜 추상적으로 표현 abstract, generalized concept e.g. 학업성취도 (scholastic achievement) 개념적 정의 (conceptual definition) 다른 개념을 이용하여 설명하고 여러 가지 방법을 이용하여 다른 개념들과 연결시킴 e.g. 듣기 (listening), 읽기 (reading), 말하기 (speaking), 쓰기 (writing) 조작적 정의 (operational definition) 실제 측정 가능한 정의 (measurable definition) e.g. 듣기 시험 (listening test), 읽기 시험 (reading test)

4 변수 III 개념 (concept) 개념적 정의 (conceptual definition) 조작적 정의 (operational
측정 가능한 현실세계 (measurable real world) 개념 (concept) 개념적 정의 (conceptual definition) 조작적 정의 (operational definition) 측정 (measurement) 상표애호도 (brand loyalty) 특정 브랜드 반복구매 (repurchasing of specific brand) 20회 구매 중 특정브랜드 구매 횟수 Purchasing frequency of specific brand, when the person buy the same product 20 times

5 (measurable real world)
변수 IV 측정 가능한 현실세계 (measurable real world) 개념 (concept) 개념적 정의 (conceptual definition) 조작적 정의 (operational definition) 측정 (measurement) 기술적 연구역량 e.g. 특허 수 이과계열 대학 교수의 연구역량 학문적 연구역량 e.g. 논문 수

6 변수 V 변수의 종류 독립변수, 종속변수 독립 (Independence) : X ⊥ Y
연관 (association) : X ∝ Y 인과적 관계 (causal relationship) : X → Y 독립변수 (independent variable) 종속변수 (dependent variable)

7 Full (Complete) Mediation (완전 매개) Partial Mediation (부분 매개)
변수 VI 매개변수 Full (Complete) Mediation (완전 매개) 독립변수 (independent variable) 매개변수 (mediating variable) 종속변수 (dependent variable) Not significant Partial Mediation (부분 매개) 독립변수 (independent variable) 매개변수 (mediating variable) 종속변수 (dependent variable)

8 변수 VII 조절변수 독립변수 종속변수 (independent (dependent variable) variable) 조절변수
(moderating variable)

9 변수 VIII 매칭효과 (matching effect) 독립변수 1 (independent variable 1) 종속변수
c.f. 적합효과 (fit effect) 독립변수 1 (independent variable 1) 종속변수 (dependent variable) 독립변수 2 (independent variable 2)

10 측정 I 측정의 수준 (level of measurement)
질적 측정 (nonmetric or qualitative measurement) 명목측정 (nominal measurement) e.g. 운동선수의 등번호 (uniform number) 서열측정 (ordinal measurement) e.g. 선호 순서 (preference order) 양적 측정 (metric or quantitative measurement) 등간측정 (interval measurement): equal interval e.g. 온도계 눈금 (scale of thermometer) 비율측정 (ratio measurement): absolute zero e.g. 체중계의 눈금 (scale of body weight scale)

11 측정 II 척도 (scale) 측정하고자 하는 대상에 숫자를 부여하기 위해 사용하는 도구
e.g. Likert type scale (리커트 형태 척도) e.g. Likert summated scale (리커트 합산척도 or 총화척도) 인적자원관리제도 매우 그렇지 않다 그렇지 않다 보통 그렇다 매우 그렇다 종업원 채용에 많은 노력을 기울인다. 회사의 채용기준이 까다로운 편이다. 종업원 채용과정을 중요시한다.

12 측정 III 측정 오차 (measurement error)
측정 값 (measured value) = 실제 값 (true value) + 체계적 오차 (systematic error) + 비체계적 오차 (random error)

13 측정 IV 비체계적 오차 (random error) 신뢰성 (reliability) 검토 필요 신뢰성과 관련한 유의사항
기존에 검증된 측정도구 (i.e. 설문항목)를 사용하는 것이 유리함 동일한 개념을 나타내는 측정항목들은 유사해야 함 동일한 개념을 나타내는 측정항목이 많으면, 나중에 표본 수집 후에 부적절한 설문항목을 제거할 수 있음 역항목 (reverse scale)에 유의 Likert Scale에서 지나치게 높은 신뢰도는 유의해야 함 반복 측정 시에는 기억효과가 있음. 대개 6개월 정도.

14 측정 V e.g. 복수양식법 (parallel-forms technique)
e.g. 재검사법 (test-retest method) e.g. 반분법 (split-half method) e.g. 내적일관성 (internal consistency) 다항목 측정 후 Cronbach’s alpha > 0.6 or 0.7 등간 측정 (interval measurement) 이상 SPSS, Analyze/ Scale/ Reliability Analysis Cronbach’s Alpha Correlation With Total Cronbach’s Alpha If Item Deleted

15 Internal Process Model
측정 VI 인간관계 모형 Human Relation Model 개방시스템 모형 Open System Model 분권화와 차별화를 지향 내부인력의 헌신을 추구 후배양성 (mentor) 확장과 적응을 추구 혁신주도 (innovator) 유연성 적응성, 준비성 인력자원 관리, 훈련 팀 분위기 조성 (facilitator) 응집성, 도덕 자원획득, 외부지원 섭외 (broker) 기술사회시스템의 유지를 위해 내부 지향 외부 지향 전체시스템의 경쟁적 위치 확보 위해 정보관리, 의사소통 생산성, 효율성 관리감독 (monitor) 업무추진 (producer) 안정성, 통제 계획, 목표설정 통제 목표설정 (director) 조정자 (coordinator) 응집과 영속성을 추구 생산량 극대화 추구 집중화와 통합을 강조 내부프로세스 모형 Internal Process Model 합리적 목표 모형 Rational Goal Model

16 측정 VII 역할 설문항목 Correlation With Total Cronbach’s Alpha If item deleted
혁신자 역할 1. 독창적 아이디어로 문제해결 .697 .818 .856 2. 신개념이나 아이디어 실험 .743 .799 3. 혁신, 개선의 여지 탐색 .721 .808 개방 시스템 4. 실패해도 새로운 시도 인정 .640 .843 5. 협회, 정부기관과 접촉 .671 .766 .820 중개인 역할 6. 금융권 인사와 교류 .581 .793 7. 연구소, 동종 등 기술동향 파악 .578 .796 8. 외부행사 적극 참여 .665 .769 9. 정기적 고객면담, 유통망 관리 .570 제작자 역할 10. 자신의 업무에 몰두 .528 .674 .733 11. 부서의 업무달성 위해 격려 .611 .621 12. 배정된 업무 수행여부 체크 .624 .615 합리적 목표 13. 결과를 바탕으로 평가 .351 .760 14. 업무의 우선순위와 방향 명시 .717 .846 .875 방향 제시자 역할 15. 업무의 성과기준과 책임 명시 .726 .842 16. 이해당사자가 공감하는 목표설정 .745 .835 17. 각 부서의 역할 명시 .739 .837

17 측정 VIII 체계적 오차 (systematic error)
측정의 타당성 (validity of measurement) 검토 필요 내용타당성 (content validity) e.g. 수리능력 (math ability) > 덧셈시험 (addition test) 기준타당성 (criterion-related validity) e.g. 입사시험 (employment examination)와 입사 후 업무능력 (excellence in work)의 높은 상관관계 예측타당성 (predictive validity)이라고도 함 개념타당성 (construct validity) 이해타당성 (nomological validity) 집중타당성 (convergent validity) 동일개념 항목간 높은 상관관계 e.g. High Corr (수리능력 항목1, 수리능력 항목2) 판별타당성 (discriminant validity) 다른 개념 항목간 낮은 상관관계 e.g. Low Corr (수리능력 항목1, 언어능력 항목1)

18 측정 IX e.g. 요인분석 (factor analysis) 집중타당성과 판별타당성 동시 검증
등간 측정 (interval measurement) 이상, Dichotomy도 가능 표본 수 표본 수가 50 이하면 실시 안 함 표본 수가 100개 이상, 변수 수의 최소 5배 이상, 10배 이상이 바람직함 요인분석 적용 가능 Bartlett의 구형성 검증 (test of sphericity, 표본 수가 적은 경우에 적용함): p-value가 작을수록 요인분석이 적합함 KMO 표본 적절성 측정치 (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy): 0에서 1사이 값, 최소한 0.5 이상 되어야 요인분석에 적합함 표본 적절성 측정치 (MSA, measure of sampling adequacy): 최소한 0.5 이상 되어야 요인분석에 적합함 Partial correlation이 0에 가까울수록 요인분석이 적합함

19 측정 X SPSS, Analyze/ Data Reduction/ Factor 요인추출 (extraction method)
주요인분석 (principal component analysis) 요인의 회전 (rotation) 직각 회전 (다중공선성이 있는 경우에 유용): e.g. Varimax Rotation 비직각 회전: e.g. Oblique 요인 수 결정기준 Eigenvalue > 1 이상 이론이 말하는 요인 수 결과 해석 회전된 요인구조 (rotated component matrix)를 검토 요인적재량 (factor loading)이 0.4 이상인 항목들 검토 요인점수 (factor score) 요인점수 or 단순평균을 이후 분석에 사용할 수 있음

20 누적설명력 (cumulative explained variance)
측정 XI 요인 1 요인2 요인3 요인4 요인5 정보공유로 인한 투명성 수준이 높음 (정보공유) 0.81 0.13 0.07 0.21 0.11 종업원에게 권한과 책임을 이양함 (참여적 직무) 0.79 0.30 0.08 0.02 종업원에게 자유재량권 부여 (참여적 직무) 0.78 0.15 0.12 공유되는 정보의 종류가 매우 다양함 (정보공유) 0.75 0.25 0.22 0.18 -0.19 종업원이 의사결정과정에 참여 (참여적 직무) 0.71 0.16 -0.04 조직 내 활발한 정보와 지식 공유 (정보공유) 0.70 0.27 0.34 0.09 동일직급 내 종업원간의 임금차이 큼 (성과보상) 0.53 -0.16 -0.24 -0.51 개인/팀 성과가 중요한   임금체계 (성과보상) 0.43 0.20 0.10 0.14 -0.48 종업원 교육훈련에 많은 투자 (교육훈련) 0.86 0.17 교육훈련에 높은 우선순위 부여 (교육훈련) 0.03 체계화된 교육훈련 프로그램 운영 (교육훈련) 0.31 0.77 0.39 0.04 회사의 채용기준이 까다로운 편임 (선별적 채용) -0.03 0.88 -0.01 종업원 채용과정을 중요시함 (선별적 채용) 0.80 종업원 채용에 많은 노력을 기울임 (선별적 채용) 0.29 0.28 -0.15 직급간 임금격차 폭이 작은 편임 (직급간 격차) -0.12 직급별로 동일한 인사정책 사용 (직급간 격차) 0.01 0.06 경영자와 종업원의 대우에 차이 작음 (직급간 격차) 종업원의 이직률이 낮은 편임 (고용보장) -0.00 종업원의 고용안정성이 높은 편임 (고용보장) 0.26 -0.02 Eigen value 6.69 2.29 1.74 1.34 1.13 누적설명력 (cumulative explained variance) 0.352 0.473 0.564 0.635 0.694

21 측정 X c.f. 타당성 (Validity) 개념 내적 타당성 (internal validity)
결과의 유미성, 독립변수의 변화가 종속변수의 변화를 가져왔는가? 외생변수의 통제 필요 외적 타당성 (external validity) 결과의 일반화 (generalization of the results) 연구대상의 확대

22 측정 XI 동의도 (interrater Agreement) 하나의 대상에 대한 여러 응답자의 응답을 합치기 위한 전제조건
e.g. CEO의 리더십 (leadership)에 대한 직원들의 응답 단일항목의 동의도 rwg(1) = 1-(S2xj/Q2EU) 다항목의 동의도 rwg(j) = J[1-( S2xj/Q2EU)] ( J[1-( S2xj/Q2EU)] + ( S2xj/Q2EU)) J : 다항목의 개수 S2xj : xj에 대한 관찰된 분산 Q2EU : 모든 평가가 무작위일 경우, xj의 분산 (= [k2 – 1]/12 ) S2xj : 관찰된 분산의 J개 항목에 대한 평균

23 측정 XII 집단별 (i.e. 기업별) 분산의 계산 SPSS, Analyze/ Compare Means/ Means
동의도 > 0.8 이면 매우 만족스러움 역할차원 혁신자 역할 (innovator) 중개인 역할 (broker) 제작자 역할 (producer) 방향 제시자 역할 (director) rwg(j) 0.83 0.84 조정자 역할 (coordinator) 감독자 역할 (monitor) 촉진자 역할 (facilitator) 조언자 역할 (mentor) 0.81 0.82 0.79 0.80

24 Summary 변수 측정의 수준 측정 오차 평가자간의 의견 일치 개념, 개념적 정의, 조작적 정의
독립변수, 종속변수, 매개변수, 조절변수 측정의 수준 명목 측정, 서열 측정, 등간 측정, 비율 측정 척도 측정 오차 비체계적 오차: 신뢰도, Cronbach’s alpha 체계적 오차: 타당도, 요인분석 평가자간의 의견 일치 동의도: rwg(1), rwg(j)